公共卫生监测指的是连续的、系统的收集的过程,分析和解释与健康有关的数据。等不同目的的监测数据是至关重要的疾病识别趋势和找到相关的因素的增加或减少感染和/或死亡。此外,数据可以帮助确定高危人群以及地理区域要求控制措施。

新疾病的传播变得与我们的生活相关的由于气候变化等不可预知的情况下,微生物使环境更适宜居住,永久砍伐森林,使人类病毒和细菌的新菌株。SARS-CoV-2强调的外观需要改进监测系统和协议增加公共卫生系统的效率和有效性。因此,了解病因等健康问题,分布和感染的机制仍然是一个开放的挑战至关重要的。有必要提高许多疾病的治疗与适当的医疗数据。

这个特殊问题的目的是专注于计算模型的发展和应用,机器学习,数据挖掘和数据分析算法公共卫生监测数据。我们邀请作者贡献与原始研究和评论文章讨论公共卫生监测的各个方面。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 机器学习技术应用于公共卫生监测数据
• 公共卫生监测数据的探索性数据分析
• 公共卫生监测系统
• 从公共卫生监测数据知识发现和模式识别
• 公共卫生监测数据的预处理